Redaktioneller Ablauf
Jedes Stück durchläuft eine interne Faktenprüfung auf Quellenangaben, keine automatisierte Veröffentlichung per Generative AI ohne menschliche Freigabe.
Alternative Daten & KI — Themendossier
Redaktioneller Überblick zu Satellitendaten, Text-Mining und Modellrisiken in der Geldanlage.
Warum alternative Daten relevant werden
Klassische Bilanzkennzahlen erscheinen mit Verzögerung. Hedgefonds und Research-Teams testen deshalb ergänzende Signale: Schiffsverkehr, Wetterextreme, Stellenanzeigen oder aggregierte Zahlungsströme. KI-Verfahren helfen, diese Ströme zu clustern — sie erfinden jedoch keine Garantie für Prognosegüte.
In unseren Artikeln zerlegen wir typische Pipeline-Schritte: Ingestion, Feature-Engineering, Label-Definition und Out-of-Sample-Tests. Leserinnen und Leser erhalten Checklisten, welche Fragen sie an Datenlieferanten stellen sollten.
Text- und Webdaten unter der Lupe
Large-Language-Modelle können Nachrichtenströme zusammenfassen, verwechseln aber leicht Kontext und Quelle. Wir erläutern, wie man Halluzinationen in Finanztexten erkennt und warum menschliche Gegenprüfung unverzichtbar bleibt.
